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Particle filter with importance density function generated by updated system equation 被引量:3
1
作者 左军毅 贾颖娜 +1 位作者 张炜 高全学 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第10期2700-2707,共8页
The current measurement was exploited in a more efficient way. Firstly, the system equation was updated by introducing a correction term, which depends on the current measurement and can be obtained by running a subop... The current measurement was exploited in a more efficient way. Firstly, the system equation was updated by introducing a correction term, which depends on the current measurement and can be obtained by running a suboptimal filter. Then, a new importance density function(IDF) was defined by the updated system equation. Particles drawn from the new IDF are more likely to be in the significant region of state space and the estimation accuracy can be improved. By using different suboptimal filter, different particle filters(PFs) can be developed in this framework. Extensions of this idea were also proposed by iteratively updating the system equation using particle filter itself, resulting in the iterated particle filter. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed IDF. 展开更多
关键词 IMPORTANCE density function nonlinear dynamic systems SEQUENCE IMPORTANCE sampling particle filter MONTE Carlo STEP
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Particle filter based on iterated importance density function and parallel resampling 被引量:1
2
作者 武勇 王俊 曹运合 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第9期3427-3439,共13页
The design, analysis and parallel implementation of particle filter(PF) were investigated. Firstly, to tackle the particle degeneracy problem in the PF, an iterated importance density function(IIDF) was proposed, wher... The design, analysis and parallel implementation of particle filter(PF) were investigated. Firstly, to tackle the particle degeneracy problem in the PF, an iterated importance density function(IIDF) was proposed, where a new term associating with the current measurement information(CMI) was introduced into the expression of the sampled particles. Through the repeated use of the least squares estimate, the CMI can be integrated into the sampling stage in an iterative manner, conducing to the greatly improved sampling quality. By running the IIDF, an iterated PF(IPF) can be obtained. Subsequently, a parallel resampling(PR) was proposed for the purpose of parallel implementation of IPF, whose main idea was the same as systematic resampling(SR) but performed differently. The PR directly used the integral part of the product of the particle weight and particle number as the number of times that a particle was replicated, and it simultaneously eliminated the particles with the smallest weights, which are the two key differences from the SR. The detailed implementation procedures on the graphics processing unit of IPF based on the PR were presented at last. The performance of the IPF, PR and their parallel implementations are illustrated via one-dimensional numerical simulation and practical application of passive radar target tracking. 展开更多
关键词 particle filter iterated importance density function least squares estimate parallel resampling graphics processing unit
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基于数字孪生的新型电力系统运行状态监测方法
3
作者 王京威 《计算机应用文摘》 2026年第2期90-92,95,共4页
针对新型电力系统因新能源高比例接入引发的功率频繁振荡、数据采集波动等问题,提出一种基于数字孪生的运行状态监测方法。首先,通过滤波技术与参数补偿构建初始数据集,并利用CNN⁃LSTM混合模型提取时空特征;其次,应用SolidWorks/CATIA... 针对新型电力系统因新能源高比例接入引发的功率频繁振荡、数据采集波动等问题,提出一种基于数字孪生的运行状态监测方法。首先,通过滤波技术与参数补偿构建初始数据集,并利用CNN⁃LSTM混合模型提取时空特征;其次,应用SolidWorks/CATIA建立设备三维几何模型,采用“条件⁃状态⁃事件”驱动机制构建数字孪生体;在此基础上,在孪生环境中模拟无线传感器信号传输,分析多径衰落效应并计算概率密度函数以优化数据传输路径,最终通过状态评分机制实现系统运行状态的精准监测。实验结果表明,在15次独立实验中,该方法的监测结果与实际状态完全一致,显示出较高的监测准确性。 展开更多
关键词 数字孪生 滤波技术 新型电力系统 多径衰落效应 概率密度函数
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改进密度耦合的稀疏拉格朗日FDF方法模拟Sandia火焰E 被引量:1
4
作者 黄立航 朱旻明 叶桃红 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期589-595,604,共8页
采用稀疏拉格朗日过滤密度函数(稀疏FDF)方法,对Sandia火焰E进行了模拟.运用稀疏颗粒蒙特卡洛方法求解标量的FDF方程,采用广义多维映射条件(MMC)模型保证混合的当地性.将现有稀疏FDF方法中的密度耦合方法作了改进,以颗粒上等效焓源项的... 采用稀疏拉格朗日过滤密度函数(稀疏FDF)方法,对Sandia火焰E进行了模拟.运用稀疏颗粒蒙特卡洛方法求解标量的FDF方程,采用广义多维映射条件(MMC)模型保证混合的当地性.将现有稀疏FDF方法中的密度耦合方法作了改进,以颗粒上等效焓源项的条件平均值作为源项直接耦合到大涡模拟(LES)求解的等效焓输运方程中.模拟结果表明,改进的密度耦合方法比较合理,可以减少LES结果的偏差,计算结果与实验结果符合得很好. 展开更多
关键词 大涡模拟(LES) 过滤密度函数(fdf) 密度耦合 多维映射条件(MMC)混合模型
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Probability density analysis of SINR in massive MIMO systems with matched filter beamformer
5
作者 束锋 Gu Chen +2 位作者 Wang Jin Qian Zhenyu Lu Jinhui 《High Technology Letters》 EI CAS 2015年第3期289-293,共5页
This paper derives an approximate formula for probability density function(PDF) of received signal-to-interference-and-noise ratio(SINR) at user terminal when matched filter(MF) is adopted at a base station(BS).This d... This paper derives an approximate formula for probability density function(PDF) of received signal-to-interference-and-noise ratio(SINR) at user terminal when matched filter(MF) is adopted at a base station(BS).This distribution of SINR can be used to make an analysis of average sum-rate,outage probability,and symbol error rate of massive MIMO downlink with MF at BS.From simulation,it is found that the derived approximate analytical expression for PDF of SINR is consistent with the simulated exact PDF from the definition of SINR in medium-scale and large-scale MIMO systems. 展开更多
关键词 massive MIMO matched filter (MF) signal-to-interference-and-noise ratio SINR) probability density function (PDF)
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北极海冰密集度数据融合研究
6
作者 王安 何宜军 殷千惠 《海洋科学》 北大核心 2025年第2期25-33,共9页
海冰密集度数据是开展全球海洋监测和应对气候变化研究的重要数据源,为了研制出分辨率更高,误差更小的北极海冰密集度融合资料,本文使用了多源海冰密集度资料,以OSTIA(Operational Sea Surface Temperature and Ice Analysis)数据集为... 海冰密集度数据是开展全球海洋监测和应对气候变化研究的重要数据源,为了研制出分辨率更高,误差更小的北极海冰密集度融合资料,本文使用了多源海冰密集度资料,以OSTIA(Operational Sea Surface Temperature and Ice Analysis)数据集为融合背景场,采用以下方案开展融合研究。首先,对现有5种海冰资料进行质量控制;其次,以OSI SAF(Ocean and Sea Ice Satellite Application Facility)资料为基准,采用概率密度匹配法订正各资料的系统误差;然后,利用小波分解将各资料分解为低频信息和高频信息,对低频信息和高频信息分别计算融合权重和卡尔曼滤波处理;最后,利用小波重构将各资料进行融合,生成0.05°分辨率的北极逐日海冰密集度融合资料。通过对比国际上广泛认可的OISST(Optimum Interpolation Sea Surface Temperature)、OSTIA海冰密集度资料,验证结果显示:融合资料与OISST、OSTIA海冰密集度资料在北极的空间分布上高度一致,相关系数均超过0.967。相对于前人的研究,本融合资料与OISST的偏差由–1.170%减少到–0.108%,与OSTIA的偏差由0.276%减少到–0.156%;与OISST和OSTIA的均方根误差分别由9.835%减少为8.010%以及由7.427%减少为5.140%。本融合资料的偏差以及均方根误差都得到了显著的提升,具有较高的质量。 展开更多
关键词 海冰密集度 小波变换 卡尔曼滤波 概率密度函数匹配法
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基于封闭聚类与无味信息滤波的多基线高程重建算法
7
作者 李春 李家莹 +1 位作者 李蓉 谢先明 《桂林电子科技大学学报》 2025年第2期144-150,共7页
针对干涉合成孔径雷达高程重建技术在复杂地形下的地形重建效率较低的问题,提出一种基于封闭聚类与无味信息滤波的多基线高程重建算法。首先,利用封闭聚类算法粗略估计地形高度,随后利用残差点识别算法及边缘检测算子等辅助信息获取地... 针对干涉合成孔径雷达高程重建技术在复杂地形下的地形重建效率较低的问题,提出一种基于封闭聚类与无味信息滤波的多基线高程重建算法。首先,利用封闭聚类算法粗略估计地形高度,随后利用残差点识别算法及边缘检测算子等辅助信息获取地形突变点,从而获取突变区域高程值;其次,构建抗噪性能较好的多基线无味信息滤波相位解缠模型,利用效率较高的堆排序路径跟踪策略引导相位解缠路径,进行逐像元解缠;最后,通过比较以不同权重概率密度函数为检测标准的可信度的大小,判断每个像元的最终估计高程。研究结果表明,该算法效率较高,能处理大规模干涉数据集情况下地形快速高程重建问题,同时实验结果也充分验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 干涉合成孔径雷达 闭式聚类算法 无味信息滤波 概率密度函数 高程重建
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迭代扩展卡尔曼粒子滤波器 被引量:61
8
作者 李良群 姬红兵 罗军辉 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期233-238,共6页
提出了一种基于迭代扩展卡尔曼的粒子滤波新方法.该方法利用迭代扩展卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布.仿真结果表明,提出的迭... 提出了一种基于迭代扩展卡尔曼的粒子滤波新方法.该方法利用迭代扩展卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布.仿真结果表明,提出的迭代扩展卡尔曼粒子滤波的估计性能要明显优于标准的粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和unscented粒子滤波. 展开更多
关键词 非线性系统 粒子滤波 迭代扩展卡尔曼滤波 重要性密度函数
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高斯-厄米特粒子滤波器 被引量:77
9
作者 袁泽剑 郑南宁 贾新春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期970-973,共4页
针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观... 针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观测数据 ,因此更接近于系统状态的后验概率 .理论分析与实验结果表明 :在观测模型具有高精度的场合或似然函数位于系统状态转移概率的尾部时 ,用GHF产生重要性概率密度函数的粒子滤波即高斯 厄米特粒子滤波 (GHPF)的性能要明显地优于标准的粒子滤波、扩展的卡尔曼滤波、GHF . 展开更多
关键词 状态估计 粒子滤波器 高斯-厄米特滤波 序贯重要性抽样 重要性概率密度函数
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改进粒子滤波算法的比较 被引量:14
10
作者 张淼 胡建旺 +1 位作者 周云锋 童俊 《电光与控制》 北大核心 2009年第2期30-32,共3页
重要性密度函数的选择对粒子滤波至关重要,围绕重要性密度函数的选择,已提出许多改进粒子滤波算法,典型的有扩展卡尔曼粒子滤波(EPF),不敏卡尔曼粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(APF)及正则化粒子滤波(RPF)。详细讨论了4种改进粒子滤波算... 重要性密度函数的选择对粒子滤波至关重要,围绕重要性密度函数的选择,已提出许多改进粒子滤波算法,典型的有扩展卡尔曼粒子滤波(EPF),不敏卡尔曼粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(APF)及正则化粒子滤波(RPF)。详细讨论了4种改进粒子滤波算法的基本思想、性能特点及主要步骤。通过对一典型标量非线性系统的滤波实验,对4种改进算法的性能进行了仿真比较,实验结果表明,4种改进算法都从不同程度上改善了粒子滤波器的性能,其中,UPF的性能最优。最后,分析了各算法的改进原因。 展开更多
关键词 粒子滤波 重要性密度函数 滤波算法 UPF EPF
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一种补偿的扩展KALMAN粒子滤波 被引量:6
11
作者 李甫 齐飞 +1 位作者 石光明 张犁 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第15期4752-4755,4758,共5页
设计合适的重要性概率密度函数是粒子滤波中的一个重要问题。首先分析了扩展Kalman滤波器的线性化误差,然后加入调节因子,采用补偿的方法减小线性化误差,并用此方法获取粒子滤波中的重要性概率密度函数,同时该概率密度函数参考了最新的... 设计合适的重要性概率密度函数是粒子滤波中的一个重要问题。首先分析了扩展Kalman滤波器的线性化误差,然后加入调节因子,采用补偿的方法减小线性化误差,并用此方法获取粒子滤波中的重要性概率密度函数,同时该概率密度函数参考了最新的观测量,因此提议分布产生的粒子更能反映系统状态的后验概率分布。实验结果表明新算法的估计性能优于标准粒子滤波和Kalman粒子滤波,与UnscentedParticleFilter相比,新算法降低了计算复杂度。 展开更多
关键词 重要性密度函数 粒子滤波 扩展卡尔曼滤波 贝叶斯估计
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容积粒子滤波算法及其应用 被引量:18
12
作者 穆静 蔡远利 张俊敏 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期13-17,共5页
针对使用现有粒子滤波算法对非线性/非高斯离散时间系统的状态估计精度较低的问题,提出了一种新的粒子滤波算法——容积粒子滤波(CPF)算法.新算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,产生粒子滤波算法的建议性密... 针对使用现有粒子滤波算法对非线性/非高斯离散时间系统的状态估计精度较低的问题,提出了一种新的粒子滤波算法——容积粒子滤波(CPF)算法.新算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,产生粒子滤波算法的建议性密度函数,获得所需要的带权粒子,进而通过计算粒子均值,获得系统状态的最小均方误差估计.CPF算法由于产生粒子时使用了最新的测量信息,因而提高了对系统状态后验概率的逼近程度.仿真实验结果表明,CPF算法的估计误差约是标准粒子滤波算法和扩展粒子滤波算法误差的1/5和1/3,是无味粒子滤波(UPF)算法的估计误差的1/2,且运行时间只有UPF算法的1/3. 展开更多
关键词 粒子滤波 容积原则 建议性密度函数
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一种改进的UGPF算法及其在导航问题中的应用 被引量:4
13
作者 周翟和 刘建业 +1 位作者 赖际舟 熊剑 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期727-730,共4页
通过对高斯粒子滤波(GPF)算法的分析与总结,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)方法的改进GPF算法(改进UGPF算法)。该方法主要利用UKF获取更优的重要性抽样函数,同时优化GPF滤波的算法流程结构。最后通过二维目标跟踪过程中位置导航参... 通过对高斯粒子滤波(GPF)算法的分析与总结,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)方法的改进GPF算法(改进UGPF算法)。该方法主要利用UKF获取更优的重要性抽样函数,同时优化GPF滤波的算法流程结构。最后通过二维目标跟踪过程中位置导航参数估计问题,对该算法进行了仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 高斯粒子滤波 非线性滤波 目标跟踪 重要性密度函数
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迭代容积卡尔曼粒子滤波算法 被引量:5
14
作者 王华剑 景占荣 +1 位作者 郑文泉 屈保平 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第A01期85-88,共4页
针对标准粒子滤波算法粒子退化和贫化问题,提出了一种基于高斯-牛顿迭代思想的容积卡尔曼粒子滤波算法.该算法利用当前量测信息,使用容积数值积分原则通过以一组确定的点集和相应的权值直接计算非线性随机函数的均值和方差,避免了求导运... 针对标准粒子滤波算法粒子退化和贫化问题,提出了一种基于高斯-牛顿迭代思想的容积卡尔曼粒子滤波算法.该算法利用当前量测信息,使用容积数值积分原则通过以一组确定的点集和相应的权值直接计算非线性随机函数的均值和方差,避免了求导运算,并通过Gauss-Newton迭代方法对容积卡尔曼滤波(CKF)的非线性最小二乘问题进行求解,减小了线性化误差,以此来产生粒子滤波算法的重要性密度函数,使得迭代CKF产生的重要性密度函数更接近于真实后验概率分布,从而改进了滤波性能.仿真结果表明,与粒子滤波和CPF滤波相比,迭代CKF粒子滤波具有更高的估计精度. 展开更多
关键词 非线性系统 粒子滤波 高斯-牛顿迭代 容积卡尔曼滤波 重要性密度函数
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粒子滤波算法综述 被引量:297
15
作者 胡士强 敬忠良 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期361-365,371,共6页
对粒子滤波算法的原理和应用进行综述.首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题,阐述粒子滤波的原理;然后在分析采样-重要性-重采样算法基础上,讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段;最后从概率密度函数的角度出发,将粒子滤波方法... 对粒子滤波算法的原理和应用进行综述.首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题,阐述粒子滤波的原理;然后在分析采样-重要性-重采样算法基础上,讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段;最后从概率密度函数的角度出发,将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较,阐明了粒子滤波的适应性,给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用,并展望了其未来发展方向. 展开更多
关键词 粒子滤波 概率密度 非线性滤波 算法
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一种改进的粒子滤波算法及其在GPS/DR组合定位中的应用 被引量:7
16
作者 杜航原 王文剑 白亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期218-222,共5页
针对粒子滤波的重要性密度函数选择问题,提出一种基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)的改进粒子滤波算法。该方法利用集合卡尔曼滤波产生粒子滤波在每一时刻各粒子的重要性密度函数,在融合最新观测信息的同时,使重要性密... 针对粒子滤波的重要性密度函数选择问题,提出一种基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)的改进粒子滤波算法。该方法利用集合卡尔曼滤波产生粒子滤波在每一时刻各粒子的重要性密度函数,在融合最新观测信息的同时,使重要性密度函数更加符合状态的真实后验概率分布。为消除样本枯竭现象,对重采样后的粒子进行马尔科夫链蒙特卡洛处理。在仿真实验中,将新算法用于GPS/DR组合定位系统,与粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波以及无迹粒子滤波进行比较。仿真结果表明,该算法的估计精度高于传统粒子滤波算法,同时其能够有效控制计算量,并且在粒子数目较少时仍能保证较好的估计性能。 展开更多
关键词 粒子滤波 重要性密度函数 集合卡尔曼滤波 组合定位系统
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毫米波/红外多传感器融合跟踪算法研究 被引量:15
17
作者 潘勃 冯金富 +1 位作者 李骞 李斌 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期230-235,共6页
毫米波/红外(MMW/IR)传感器是各国发展多模复合制导技术的重点.针对平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)的估计算法存在线性化误差及粒子滤波中得到优化的重要性密度函数比较困难的问题,将平方根无迹卡尔曼滤波与粒子滤波相结合,提出一种序贯... 毫米波/红外(MMW/IR)传感器是各国发展多模复合制导技术的重点.针对平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)的估计算法存在线性化误差及粒子滤波中得到优化的重要性密度函数比较困难的问题,将平方根无迹卡尔曼滤波与粒子滤波相结合,提出一种序贯融合的平方根无迹卡尔曼粒子滤波(SR-UK-PF)算法.利用平方根无迹卡尔曼算法得到的状态更新矩阵和误差协方差矩阵,构造粒子滤波的重要性密度函数,这样重要性密度函数能够融入最新观测信息,进而更加符合真实状态的后验概率分布.为验证算法的有效性,以地空导弹中MMW/IR传感器复合制导为背景进行仿真研究与分析,结果表明,该算法克服了粒子滤波法难以得到优化重要性密度函数的缺陷,能有效提高多传感器系统状态估计的精度. 展开更多
关键词 毫米波/红外 闪烁噪声 平方根无迹卡尔曼滤波 粒子滤波 重要性密度函数
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求积分卡尔曼粒子滤波算法 被引量:13
18
作者 巫春玲 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期25-28,42,共5页
针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵... 针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵,易于实现,而且所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测数据,提高了对系统状态后验概率的逼近程度.理论分析和实验结果表明,PF-QKF算法的估计精度比无味粒子滤波(PF-UF)算法提高了约18%,其计算复杂度比PF-UF算法稍有降低,表明PF-QKF算法是一种很有效的非线性滤波算法. 展开更多
关键词 粒子滤波 统计线性回归 求积分卡尔曼滤波 重要性密度函数
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一种新的蜂窝网NLOS误差抑制算法 被引量:12
19
作者 王建辉 陈乐然 胡捍英 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期1424-1427,共4页
非视距传播(NLOS)误差是目前基于蜂窝网络的移动台定位系统提高定位精度必须解决的关键问题,该文提出一种基于概率密度估计和偏差Kalman滤波器的NLOS误差无偏估计算法。仿真结果表明,该算法在性能上优于现有同类算法,并且算法对环境先... 非视距传播(NLOS)误差是目前基于蜂窝网络的移动台定位系统提高定位精度必须解决的关键问题,该文提出一种基于概率密度估计和偏差Kalman滤波器的NLOS误差无偏估计算法。仿真结果表明,该算法在性能上优于现有同类算法,并且算法对环境先验知识的需求更少,具有更广泛的适用性。 展开更多
关键词 无线定位 非视距传播误差 概率密度估计 KALMAN滤波
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从卫星SAR海洋图像中检测船目标 被引量:13
20
作者 周红建 李相迎 +2 位作者 彭雄宏 王正志 薄涛 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 1999年第1期67-70,84,共5页
船在卫星SAR海洋图像中一般是以亮点的形式出现。本文先简要地介绍了船目标在卫星SAR海洋图像中的成像原理,在此基础上介绍了三种检测船目标的方法——窗口滤波方法、自适应阈值法、概率密度函数法,并运用实际的卫星SAR海洋... 船在卫星SAR海洋图像中一般是以亮点的形式出现。本文先简要地介绍了船目标在卫星SAR海洋图像中的成像原理,在此基础上介绍了三种检测船目标的方法——窗口滤波方法、自适应阈值法、概率密度函数法,并运用实际的卫星SAR海洋图像对这三种算法进行了测试。测试结果表明,后两种方法效果比较好。 展开更多
关键词 SAR 目标检测 窗口滤波 雷达图像 船目标 海洋
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